综述：基于蛋白质的纳米药物用于癌症诊疗一体化：从超分子自组装到人工智能驱动设计与应用

这篇综述创新性地提出“超分子自组装、AI驱动蛋白质设计、癌症诊疗一体化”三位一体框架，系统阐述从分子工程到临床应用的突破性进展。通过整合超分子相互作用（如金属配位、π-π堆积）与AI工具（AlphaFold 3/RFdiffusion），实现了靶向治疗（化疗/光疗/免疫治疗）与多模态成像（荧光/光声/MRI）的智能协同，为精准纳米医学开辟新范式。

　　

The bigger picture

癌症的复杂性要求治疗方案兼具精准性、疗效与安全性。受自然界分子工具箱启发的蛋白质纳米药物，以其优异的生物相容性和多功能性成为理想平台。超分子相互作用可编程构建具有调控功能的纳米结构，而人工智能（AI）技术能精准预测蛋白质结构、相互作用并设计功能纳米药物。这种跨学科融合不仅提升治疗特异性，还通过患者定制化设计推动个性化医疗。未来需重点关注计算预测与实验验证的衔接、多模态协同优化，以及标准化评估体系的建立。

Summary

蛋白质纳米药物通过超分子策略（金属配位/主客体化学/疏水作用等）实现精确组装，结合AI工具（如AlphaFold 3）突破^{de novo}蛋白质设计瓶颈，在化疗、光疗（光热/光动力）、化学动力学疗法（CDT）和免疫治疗中展现变革性潜力。AI驱动的动态相互作用预测大幅加速了纳米药物原型开发，但组装机制解析、临床转化 scalability 仍是挑战。未来方向聚焦多组学指导的精准诊疗一体化平台和合成生物学应用，标志着癌症治疗向智能自适应系统的范式转变。

Graphical abstract

核心示意图呈现了超分子组装（如π-π堆积形成的核壳结构）与AI设计模块（蛋白质-配体对接界面）的协同作用，动态展示纳米药物在肿瘤微环境中实现药物控释（pH响应）、免疫激活（PD-L1阻断）和多模态成像（近红外-II区荧光/MRI造影）的全流程。